Od podataka do inovacija: Kako informacije oblikuju budućnost oftalmologije
Kakva je uloga prikupljenih podataka u razvoju terapija i tehnologija?
Prikupljanje podataka iz kliničkih studija, laboratorijskih istraživanja i prakse omogućava razvoj revolucionarnih terapija, pre svega:
- Anti-VEGF terapije: Anti-VEGF terapija transformisala je lečenje stanja poput senilne degeneracije makule (SDM) i dijabetičke retinopatije (DR). Dugotrajno praćenje pacijenata generisalo je podatke koji su poboljšali efikasnost i smanjili neželjene efekte terapije.
- Genska terapija: Prikupljeni podaci omogućavaju identifikaciju specifičnih mutacija, predviđanje odgovora na terapiju i personalizovani pristup lečenju.
Kako podaci iz realnog sveta (Real-World Data) ubrzavaju donošenje odluka u lečenju i izradi nacionalnih smernica?
Podaci iz realnog sveta (Real-World Data – RWD) predstavljaju informacije koje potiču iz stvarne kliničke prakse, a ne iz kontrolisanih uslova kliničkih ispitivanja. Ovi podaci podrazumevaju elektronske zdravstvene kartone, registre bolesti, podatke iz osiguranja, digitalne uređaje i izveštaje pacijenata. Njihova upotreba ubrzava i unapređuje donošenje ključnih odluka u oftalmologiji:
- Unapređenje preciznog lečenja
- Praćenje stvarne efikasnosti terapija: Podaci iz realnog sveta omogućavaju analizu dugoročnih ishoda terapija, poput anti-VEGF ili genetskih terapija, pokazujući njihovu efikasnost u različitim demografskim i zdravstvenim kontekstima.
- Personalizacija terapija: Analiza ovih podataka otkriva koje terapije najbolje funkcionišu kod određenih grupa pacijenata, čime se omogućava prilagođavanje lečenja individualnim potrebama.
- Brže donošenje odluka
- Analizom ovih podataka oftalmolozi mogu proceniti stvarnu efikasnost terapija van kliničkih ispitivanja, omogućavajući bržu primenu inovacija.
- RWD omogućavaju rano prepoznavanje obrazaca uspeha ili neuspeha terapije i prilagođavanje protokola lečenja tom obrascu. Takođe, ovi podaci omogućavaju procenu novih lekova i tehnologija nakon njihovog odobrenja, pružajući realne informacije o njihovim prednostima i rizicima, što smanjuje vreme potrebno za ažuriranje terapijskih protokola.
- Razvoj smernica zasnovanih na stvarnim podacima
- RWD obezbeđuju širok uzorak demografskih podataka, omogućavajući regulatorima da donesu smernice koje bolje odražavaju lokalne potrebe pacijenata.
- Umesto čekanja na rezultate velikih studija, analize RWD mogu ukazati na trendove koji zahtevaju momentalno prilagođavanje smernica. Na primer, podaci o otpornosti na terapiju ili neočekivanim neželjenim efektima mogu brzo inicirati promene u protokolima lečenja.
- Povećana efikasnost sistema javnog zdravstva
- Raspodela resursa: Analizom ovih podataka zdravstveni sistemi mogu identifikovati oblasti sa najvećom potrebom za određenim intervencijama, poput povećane incidencije dijabetičke retinopatije u ruralnim sredinama.
- Praćenje učinka: Uvođenjem terapija i praksi proizašlih iz analize ovih podataka omogućeno je praćenje učinka u realnom vremenu, što dodatno podstiče donošenje proaktivnih odluka.
Na primer, podaci o treat-and-extend pristupu pokazali su da je prilagođavanje intervala doziranja efikasno kod mnogih pacijenata, što je dovelo do optimizacije terapijskih protokola.
RWD su ključni za ubrzanje donošenja odluka u lečenju i izradi smernica, jer nude uvid u stvarnu kliničku praksu, omogućavajući personalizaciju terapija i dinamično prilagođavanje zdravstvenih politika. Njihova pravilna integracija u oftalmologiju može značajno unaprediti ishode za pacijente i efikasnost zdravstvenih sistema.
Zašto je neophodna efikasna saradnja između oftalmologa, naučnika i zdravstvenih sistema?
- Oftalmolozi obezbeđuju kliničko iskustvo i prepoznaju potrebe pacijenata.
- Naučnici analiziraju prikupljene podatke kako bi razvili inovativne terapije i tehnologije.
- Zdravstveni sistemi pružaju infrastrukturu za prikupljanje, obradu i primenu podataka u svakodnevnoj praksi.
Primeri uspešne saradnje
- Razvoj teleoftalmologije omogućio je rano otkrivanje retinopatije kod pacijenata u ruralnim područjima kroz prikupljanje i analizu digitalnih podataka.
- Multidisciplinarni pristupi ubrzali su razvoj veštačke inteligencije (AI) za analizu OCT snimaka mrežnjače.
Prikupljeni podaci su kamen temeljac budućih inovacija u oftalmologiji. Kroz primenu podataka u istraživanjima, donošenju odluka i unapređenju zdravstvenih smernica, omogućen je razvoj preciznijih terapija i boljih ishoda za pacijente. Ključ uspeha leži u sinergiji između oftalmologa, naučnika i zdravstvenih sistema.
Reference:
https://retinalphysician.com/issues/2023/may/big-data-and-data-analytics-in-retina/
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949866X24000327